Ми пройшли еру, коли лише персоналізація могла вразити споживачів. Маркетинг більше не просто «керований даними» — він стає передбачуваним у спосіб, який здається майже інтуїтивно зрозумілим. Ця зміна відображена в цифрах: очікується, що глобальний ринок прогнозної аналітики перевищить 100 мільярдів доларів США до 2034 року, зростучи на понад 21 відсоток. Зрозуміло, що бренди зараз інвестують у розуміння того, що буде далі, а не лише того, що вже сталося. Крім того, очікується, що ринок штучного інтелекту в маркетингу досягне 217 мільярдів доларів США завдяки моделям, розробленим для прогнозування та впливу на рішення клієнтів з набагато більшою точністю.
Це вік передбачуваного штучного інтелекту. Він еволюціонував від простої рекомендації, що може сподобатися споживачеві (на основі минулої поведінки), до впевненого передбачення того, що йому знадобиться далі. Це епоха прогнозного маркетингу, яка являє собою зміну парадигми, яка вимагає від кожного лідера бренду нового рівня стратегічного мислення.
Від сигналів до розуміння: побудова передбачення за допомогою шаблонів у реальному часі
Стрибок від інтелектуальної системи до справді передбачуваної системи полягає в її здатності зчитувати мікросигнали, які залишають споживачі. Сучасні найдосконаліші моделі штучного інтелекту не задовольняються кліками чи історією покупок, вони копаються в тонких, часто підсвідомих ознаках, вбудованих як у цифрову, так і у фізичну поведінку. Вони можуть інтерпретувати нюанси поведінки, такі як пауза на долю секунди на сторінці продукту, швидкість прокручування користувача або навіть тон голосу під час взаємодії з клієнтською службою, щоб оцінити намір із надзвичайною точністю. У той же час вони накладають шари на контекстне відображення, поєднуючи соціальні настрої, погодні умови, календарні моменти та навіть місцеві дорожні умови для побудови динамічного профілю «стану потреби». Це цілісне розуміння дозволяє брендам передбачати, що потрібно клієнтам, перш ніж вони це сформулюють.
Ви можете чітко побачити цю зміну в тому, як провідні бренди застосовують її сьогодні:
Штучна система Deep Brew від Starbucks декодує мікросигнали, поєднуючи історію покупок клієнта з контекстними даними в реальному часі, такими як місцева погода, час доби, місцезнаходження та асортимент магазину. Це досягається за допомогою навчання з підкріпленням, яке постійно оптимізує рекомендації, будь то своєчасна пропозиція напою з льодом у спекотний день або нова їжа, яка поєднується зі звичайним замовленням кави, щоб передбачити негайну потребу клієнта. По суті, він перетворює швидкоплинні точки даних у гіперперсоналізовані пропозиції з високою вартістю, завдяки чому робота з мобільним додатком виглядає не так як маркетинг, а більше як надуважний цифровий бариста.
Claritas AI Creative Optimization — це передовий інтелектуальний механізм, який переосмислює спосіб доставки цифрової реклами. Замість того, щоб покладатися на традиційні методи персоналізації на основі правил, як-от Dynamic Creative Optimization, він використовує неконтрольоване машинне навчання на основі Claritas Identity Graph — комплексного набору даних, сумісного з конфіденційністю, який пов’язує мільярди поведінкових, демографічних сигналів і сигналів на рівні пристрою. Цей графік ідентичності служить основою для розуміння аудиторії на детальному рівні, дозволяючи штучному інтелекту передбачати, які творчі комбінації найбільше резонуватимуть у конкретних споживачів у режимі реального часу. Завдання штучного інтелекту полягає в тому, щоб декодувати ці сигнали, щоб передбачити не лише те, на кого націлюватися, а й те, яка саме версія оголошення (заголовок, зображення, заклик до дії) максимізує залучення та конверсію для цієї особи, оптимізуючи творчі елементи в режимі реального часу в різних цифрових каналах.
Сила часу: виграшні моменти, які формують рішення
Оскільки у світі, насиченому повідомленнями, уваги стає дефіцитніше, ніж будь-коли, інтелектуальні механізми дають брендам вирішальну перевагу, гарантуючи, що кожна взаємодія відбувається тоді, коли вона найбільше має значення. Вони відчувають «момент потреби» — ту тонку мить у чийсь день, сформовану настроєм, контекстом і наміром, коли повідомлення відчувається природним бажанням. Цей надточний час є різницею між тим, щоб бути корисним і бути галасливим.
Наприклад, якщо ви подумаєте про це, коли повідомлення надходить безпосередньо перед тим, як користувач активно шукає рішення, це здається інтуїтивно зрозумілим. Однак те саме повідомлення, яке надходить відразу після покупки, сприймається як спам. Мета штучного інтелекту полягає в тому, щоб знайти та зайняти відповідне приємне місце, гарантуючи, що кожна взаємодія сприймається як корисна пропозиція, а не як дратівливе втручання.
Поза межами показників: розуміння контексту, мотивації та намірів
Коли ми дивимося на це з вимірювань і лінз відстеження, старі показники зосереджувалися на тому, що робили люди (кліки, конверсії). Однак новий показник зосереджується на тому, чому вони могли б зробити це наступним чином. Цей зсув до емоційного та контекстуального відображення є новим краєм маркетингової розвідки.
Замість того, щоб залежати від традиційних показників, таких як нещодавність, частота чи широкі демографічні групи, системи прогнозування тепер зосереджуються на сигналах, які виявляють справжні наміри, наприклад, ймовірність покупки або стан негайної потреби клієнта, сформований такими факторами, як емоції, час доби чи навіть місцеві події. У цьому середовищі A/B-тестування поступається місцем моделюванню передбачуваної реакції, коли штучний інтелект прогнозує, як буде працювати контент задовго до його запуску. Завдяки цьому глибшому рівню розуміння бренди можуть пропонувати рекомендації, які здаються справді значущими, перетворюючи звичайних клієнтів на довгострокових захисників, а не на коротких транзакційних покупців.
Передбачувана творчість: заміна здогадок інтелектуальною точністю
Творчий процес здавна спирався на освічену здогадку. Маркетологи генерували б кілька варіантів, проводили тривалий A/B-тест, а потім масштабували переможця. Прогностичний штучний інтелект перевертає цей сценарій. Замість того, щоб створювати кілька варіантів реклами та тижнями чекати результатів, ШІ тепер функціонує як високошвидкісна творча лабораторія, яка генерує тисячі унікальних перестановок шляхом змішування та зіставлення заголовків, візуальних зображень, відеокліпів і закликів до дії (наприклад, «Купуйте зараз», «Дізнайтеся більше», «Отримайте знижку 20%)».
Платформи в екосистемі вже втілюють це в життя.
– Meta's Advantage+ Creative автоматично адаптує ваші основні ресурси, адаптуючи ресурси для розміщення та продуктивності, покращуючи зображення, уточнюючи накладення тексту та налаштовуючи розташування, щоб знайти найефективнішу версію для кожного користувача в режимі реального часу.
– Google Performance Max дотримується схожої моделі, керованої інтелектуальними даними, поєднуючи групи активів із сигналами глибокого наміру Google для динамічного збирання заголовків, описів, зображень і відео, оптимізуючи продуктивність у Пошуку, YouTube, Медійній мережі тощо.
– У той же час Persado використовує підхід, орієнтований на першу чергу на мову, використовуючи спеціалізоване поєднання великих мовних моделей і мовної бази даних, налаштованої на продуктивність, для генерування та оцінювання варіацій повідомлень. Він оцінює емоційний тон, структуру та заклики до дії, передбачаючи, яка фраза найімовірніше мотивує певну аудиторію. У результаті обмін повідомленнями базується на перевірених лінгвістичних моделях, а не на творчих припущеннях.
Система миттєво дізнається, які творчі елементи найкраще працюють для кожної групи споживачів, і автоматично розгортає найефективніші версії, перетворюючи одну концепцію на тисячі динамічних експериментів у реальному часі. Ця точність значно зменшує тертя та творчі витрати, дозволяючи маркетологам швидше масштабувати перевірений вміст із високою рентабельністю інвестицій. У результаті виходить реклама, яка виглядає менш нав’язливою та більш актуальною, оскільки кожне повідомлення ідеально узгоджується з поточними потребами та контекстом споживача.
Довіра в основі: відповідальні моделі даних для передбачуваного світу
З великою передбачуваною силою приходить велика відповідальність. У міру того, як системи стають все потужнішими, передбачаючи все, починаючи від зміни роботи і закінчуючи важливою життєвою подією, центр етичної уваги посилюється. Щоб ця технологія процвітала, галузевий стандарт вимагає відповідального управління ШІ та прозорості.
Прогностичні моделі не можуть функціонувати як чорні ящики. Бренди повинні надавати пріоритет конфіденційності через анонімні дані на основі згоди; регулярно перевіряти алгоритми на упередженість, щоб запобігти нечесному націлюванню; і підтримувати прозорість, щоб споживачі чітко розуміли, чому вони бачать певне повідомлення.
Що буде далі: шлях вперед для прогнозного маркетингу
Увага — це обмежений ресурс у нескінченній кількості, і велика стратегічна проблема нашого часу — час. Цей новий мандат передбачуваного маркетингу вимагає від прогресивних брендів переключити свою увагу з погоні за простими враженнями на побудову підзвітних, орієнтованих на наміри відносин зі споживачами.
Три основні висновки визначають цю нову еру: Час — це нове націлювання, що означає прогнозування точного «моменту потреби» для максимального залучення та мінімізації втручання; Від продажу до обслуговування, де передбачення потреб за допомогою індивідуальних рішень виявляється більш прибутковим, ніж традиційні методи трансляції; і «Управління — це зростання», що вимагає відповідального ШІ та радикальної прозорості для зміцнення довіри споживачів. Цей підхід гарантує, що прогностична здатність штучного інтелекту використовується не лише для продажу, а й для справжнього обслуговування.
(Погляди особисті)
